Meta AI最近麻煩不斷。2025年9月2日，Yann LeCun在領(lǐng)英發(fā)文，雖未指名道姓，但指向性明確。

他寫道：“嘿，AI領(lǐng)域的記者和專家們。并非每個從事AI工作的人都是‘研究員’。”接著他定義了研究員的標(biāo)準(zhǔn)：傾向于公開發(fā)表部分研究成果，開源部分代碼；通過論文和開源代碼影響其他研究者和技術(shù)社區(qū)，可從谷歌學(xué)術(shù)引用數(shù)和H指數(shù)看出；通常擁有AI相關(guān)領(lǐng)域博士學(xué)位；研究生期間發(fā)表論文，工作后繼續(xù)發(fā)表，停止發(fā)表則變?yōu)楣こ處熁蚬芾碚摺?/p>

LeCun還表示：“研究和工程/產(chǎn)品開發(fā)是不同活動，有不同動機、激勵機制和操作模式。有些人兩者都能做，有些人只能做其一。很多人職業(yè)生涯從研究轉(zhuǎn)向工程或管理。簡單說，研究員衡量標(biāo)準(zhǔn)是智力影響，工程師衡量標(biāo)準(zhǔn)是產(chǎn)品影響，兩者對科技進(jìn)步都必需?！?/p>

不難看出，Yann LeCun這番話是在暗諷，認(rèn)為智力水平高的才能當(dāng)研究者，且AI研究者需有博士學(xué)位。他這番意有所指的話，可能源于一次當(dāng)面沖突。

此前，Meta AI首席科學(xué)家Yann LeCun發(fā)言，反對一項激進(jìn)的人工智能開發(fā)計劃。LeCun是圖靈獎得主，在人工智能領(lǐng)域資歷深厚，習(xí)慣從基礎(chǔ)科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性審視技術(shù)發(fā)展路徑。然而，他的發(fā)言被時年28歲的上級Alexander Wang打斷。Wang直言：“我們是在開發(fā)超級智能，不是在辯論哲學(xué)。”這讓會議室氣氛凝固，LeCun陷入沉默。

這次沖突將Meta AI實驗室內(nèi)部兩種工作方式和思想的矛盾公開化。一方面是LeCun代表的基于長期主義和基礎(chǔ)研究的科學(xué)探索精神；另一方面是Wang代表的追求速度、執(zhí)行力和短期成果的工程導(dǎo)向文化。這并非個人摩擦，預(yù)示著科技巨頭可能因內(nèi)部結(jié)構(gòu)問題在關(guān)鍵競賽中受阻。

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Yann LeCun學(xué)術(shù)生涯始于法國，在皮埃爾和瑪麗·居里大學(xué)獲計算機科學(xué)博士學(xué)位，研究重點是機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。80年代末，他在多倫多大學(xué)跟隨Geoffrey Hinton做博士后研究，后加入美國電話電報公司貝爾實驗室。

在貝爾實驗室，LeCun開發(fā)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），提升了機器圖像識別準(zhǔn)確性，應(yīng)用于手寫數(shù)字識別和支票讀取系統(tǒng)。CNN成為計算機視覺標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)，為眾多應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

離開貝爾實驗室后，LeCun進(jìn)入學(xué)術(shù)界，任紐約大學(xué)教授，創(chuàng)立數(shù)據(jù)科學(xué)中心，推動人工智能基礎(chǔ)研究。他堅持公開發(fā)表成果和開源代碼，谷歌學(xué)術(shù)頁面記錄數(shù)百篇論文，被引用超數(shù)十萬次，H指數(shù)很高，反映了他在學(xué)術(shù)界的影響力。

2018年，Yann LeCun因深度學(xué)習(xí)開創(chuàng)性工作獲圖靈獎。他認(rèn)為人工智能發(fā)展是嚴(yán)肅科學(xué)事業(yè)，需深刻理解基本原理和持續(xù)探索，而非簡單工程堆砌。2013年，他加入Facebook（后為Meta），擔(dān)任首席AI科學(xué)家，負(fù)責(zé)長遠(yuǎn)技術(shù)布局。

Alexander Wang職業(yè)軌跡不同。他進(jìn)入麻省理工學(xué)院主修計算機科學(xué)和物理學(xué)，大一結(jié)束后輟學(xué)，這在硅谷創(chuàng)業(yè)文化中被視為挑戰(zhàn)傳統(tǒng)、敏銳捕捉商業(yè)機會的特質(zhì)。輟學(xué)后，他曾在Quora任技術(shù)主管，19歲時聯(lián)合創(chuàng)立Scale AI公司。

Scale AI商業(yè)模式是提供數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。隨著人工智能對高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)需求增加，公司在全球招募合同工，對圖像、文本、音頻等數(shù)據(jù)分類、標(biāo)記和注釋。處理后的數(shù)據(jù)提供給谷歌、通用汽車、OpenAI等公司用于訓(xùn)練模型。

Scale AI本質(zhì)是勞動密集型數(shù)據(jù)加工廠，通過規(guī)?；土鞒袒芾?，將廉價人力轉(zhuǎn)化為AI公司所需數(shù)據(jù)原料。雖業(yè)務(wù)核心是人力，但公司成功包裝成高科技人工智能公司，獲資本市場高度認(rèn)可，估值達(dá)數(shù)十億美元。

Wang作為企業(yè)家，擅長識別市場需求并高效組織資源滿足需求。他是實用主義和結(jié)果導(dǎo)向，對不能轉(zhuǎn)化為商業(yè)成果的理論探討缺乏耐心。

ChatGPT發(fā)布引發(fā)全球技術(shù)競賽后，Meta戰(zhàn)略重心從基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)向追趕對手。擁有快速產(chǎn)品交付經(jīng)驗和強大執(zhí)行力的Alexander Wang契合了Meta需求，進(jìn)入Meta擔(dān)任高層職位，這導(dǎo)致圖靈獎得主Yann LeCun要向年輕三十多歲、本科肄業(yè)的Wang匯報工作。

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這種安排表明Meta當(dāng)時更看重速度和執(zhí)行力。在Wang管理下，團(tuán)隊資源和方向集中于盡快推出抗衡競爭對手的大模型產(chǎn)品。

然而，文化轉(zhuǎn)變帶來負(fù)面影響，公司內(nèi)部矛盾不僅存在于LeCun和Wang之間，還蔓延到其他層面。Shengjia Zhao（趙勝佳）是Meta從OpenAI高薪挖來的研究科學(xué)家，參與過ChatGPT開發(fā)。

來到Meta后，Zhao遇到挫折，認(rèn)為項目未獲承諾的GPU計算資源，對獎金分配機制不滿。溝通無果后，他向管理層發(fā)出最后通牒，若問題不解決將考慮回OpenAI。

Zhao的遭遇反映了Meta AI內(nèi)部更廣泛的問題。“雇傭兵”文化盛行，公司高薪吸引人才，卻未提供安心工作環(huán)境。人才需爭奪資源、應(yīng)對內(nèi)部政治，協(xié)同創(chuàng)新氛圍被內(nèi)耗取代。

頂尖人才覺得專業(yè)能力未得到充分尊重和發(fā)揮，普通工程師和研究員因資源分配不公和發(fā)展路徑不明而士氣低落。最終，Meta暫停部分團(tuán)隊人才招聘，前期“大躍進(jìn)”式擴張失敗，進(jìn)入收縮和調(diào)整階段。

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產(chǎn)品層面，在Wang到來前，Meta AI就有問題。Meta的Llama系列大語言模型最初在開源社區(qū)成功，Llama 2性能超過其他開源模型，在基準(zhǔn)測試中與閉源商業(yè)模型相近，讓Meta在開源AI領(lǐng)域獲聲譽。這得益于FAIR實驗室的技術(shù)積累。

但到Llama 4時，市場質(zhì)疑其性能指標(biāo)。第三方評測機構(gòu)和開發(fā)者發(fā)現(xiàn)，Llama 4在公開基準(zhǔn)測試得分高，但實際應(yīng)用表現(xiàn)不佳，可能在訓(xùn)練中針對評測基準(zhǔn)過度優(yōu)化，被批評為“應(yīng)試教育”式開發(fā)甚至數(shù)據(jù)造假。

從Llama 2引領(lǐng)開源模型到Llama 4被超越且聲譽受損，這是戰(zhàn)略失敗。Meta投入千億資金、吸納優(yōu)秀人才，卻在大模型主賽道從有力競爭者變?yōu)樽汾s者，甚至有掉隊風(fēng)險。

從Llama 4作弊刷分到“雇傭兵”團(tuán)隊，Meta呈現(xiàn)“唯結(jié)果論”。當(dāng)團(tuán)隊文化導(dǎo)向是不計代價達(dá)成短期目標(biāo)時，產(chǎn)品長期可靠性和真實能力可能被犧牲。

Meta AI內(nèi)部氛圍抑制了創(chuàng)新。不尊重專業(yè)知識、急功近利、內(nèi)部斗爭的文化環(huán)境導(dǎo)致一系列問題。像LeCun和Zhao這樣的人才無法在內(nèi)耗環(huán)境中高效工作，決策短視忽視了基礎(chǔ)研究和技術(shù)長期發(fā)展。

倉促的產(chǎn)品開發(fā)導(dǎo)致模型缺陷和性能不穩(wěn)定。在人工智能領(lǐng)域，團(tuán)隊文化和使命感至關(guān)重要。有共同使命感和相互信任的團(tuán)隊?wèi)?zhàn)斗力遠(yuǎn)超“雇傭兵”團(tuán)隊。OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼曾說：“Meta正在做的事將導(dǎo)致嚴(yán)重文化問題......有使命的人終將擊敗雇傭兵?！?/p>

Yann LeCun與Alexander Wang的沖突及Meta AI的問題，不僅是公司內(nèi)部管理失誤，反映了當(dāng)前AI浪潮中科技行業(yè)“傳教士”文化與“雇傭兵”文化的價值觀沖突。Meta AI的遭遇為其他公司提供了案例：沒有健康的創(chuàng)新文化，再多資金和人才也只是空中樓閣。

本文來自微信公眾號“直面AI”，作者：苗正，編輯：王靖，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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